Ви переглядаєте архівну версію офіційного сайту НУЛП (2005-2020р.р.). Актуальна версія: https://lpnu.ua
Методи і технології науки про дані
Спеціальність: Системний аналіз (освітньо-наукова програма)
Код дисципліни: 7.124.03.E.37
Кількість кредитів: 5
Кафедра: Інформаційні системи та мережі
Лектор: д.т.н., проф. Литвин Василь Володимирович
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Результати навчання:
• основні методи інженерії даних та знань;
• методи видобування знань;
• мовні засоби опису даних та знань.
• методи видобування знань;
• мовні засоби опису даних та знань.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни:
• Методи опрацювання природної мови
• Машинне навчання
• Машинне навчання
Короткий зміст навчальної програми:
Методи видобування знань з даних та текстів. Теоретичні аспекти видобування знань. Психологічний аспект. Лінгвістичний аспект. Гносеологічний аспект видобування знань. Методи структурування. Еволюція систем одержання знань. Методи придбання знань. Поле знань. Мова опису поля знань. Семіотична модель поля знань. Стратегії придбання знань. Методи класифікації і систематизації знань. Теоретичні аспекти структурування знань. Ієрархічний підхід. Традиційні методології структуризації. Об’єктно-структурний підхід. Методи компіляції знань. Комунікативні методи. Пасивні методи. Активні індивідуальні методи. Активні групові методи. Текстологічні методи. Методи структурування. Латентні структури знань. Семантичні простори та градуювання. Виявлення „прихованих” структур знань. Метод репертуарних решіток. Методи виявлення контруктів. Аналіз репертуарних решіток.
Рекомендована література:
• Литвин В. В. Методи та засоби інженерії даних та знань / В. В. Литвин // навчальний посібник з грифом МОНУ. – Львів : «Магнолія-2006», 2012. – 241 с.
• Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект. – К.: КМ Академія, 2002. –
• Представление и использование знания / под ред. Х.Уэно, М.Исидзука. - М.: Мир, 1989.
• Гаврилова Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский. –СПб: Питер, 2001. – 384с.
• Рассел С. Искусственный интеллект / С.Рассел, П.Норвиг. – М.,С.-П.,К.: Вильямс, 2006. – 1408с.
• Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект. – К.: КМ Академія, 2002. –
• Представление и использование знания / под ред. Х.Уэно, М.Исидзука. - М.: Мир, 1989.
• Гаврилова Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А.Гаврилова, В.Ф.Хорошевский. –СПб: Питер, 2001. – 384с.
• Рассел С. Искусственный интеллект / С.Рассел, П.Норвиг. – М.,С.-П.,К.: Вильямс, 2006. – 1408с.
Методи і критерії оцінювання:
• Поточний контроль (40%): письмові звіти з лабораторних робіт, розрахункова робота, усне опитування
• Підсумковий контроль (60%, іспит): тестування (60%).
• Підсумковий контроль (60%, іспит): тестування (60%).